Job position Architecture Logiciel et Système
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Dans le cadre du renforcement de sa démarche AIOps, notre client souhaite accélérer l'adoption des technologies d'intelligence artificielle agentique afin de développer de nouveaux usages d'automatisation, d'assistance aux équipes d'exploitation et d'orchestration intelligente des processus IT.
Une première plateforme AIOps exploitant Dataiku, Snowflake et AWS est déjà en place pour valoriser les données opérationnelles (incidents, changements, exploitation).
Nous recherchons un Lead AI Engineer disposant d'une forte expérience opérationnelle dans la conception et le développement de solutions d'IA agentique, capable d'intervenir directement sur les développements et l'industrialisation des cas d'usage.
Principales missions :
Concevoir, développer et industrialiser des assistants et agents IA intégrés à l'écosystème d'exploitation et d'infrastructure
Participer à la maintenance et à l'évolution du socle AIOps existant sur AWS
Étudier et intégrer les approches basées sur le MCP (Model Context Protocol) permettant aux agents d'interagir avec les services internes (ITSM, CMDB, APIs, observabilité)
Développer des mécanismes RAG exploitant les référentiels documentaires et techniques internes
Déployer des cas d'usage d'automatisation via des outils type Claude Code sur les socles VMware et Kubernetes
Industrialiser les développements IA via les pratiques DevOps, CI/CD, observabilité et sécurité
Candidate profile
Lead AI Engineer avec une expérience démontrée de mise en production de solutions IA agentique
Maîtrise de Python et du développement d'applications d'IA générative en production
Maîtrise des frameworks d'orchestration d'agents (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel ou équivalents)
Expérience concrète de mise en œuvre du MCP ou technologies assimilées
Connaissance des plateformes cloud AWS, pratique de Docker, Kubernetes, Jenkins
Sensibilité aux problématiques de sécurité des systèmes IA (prompt injection, gestion des secrets, gouvernance des données)
Forte autonomie, capacité à challenger les orientations techniques et à accompagner la montée en compétence des équipes internes
Working environment
Mission au sein d'une équipe engagée dans l'industrialisation de sa production via les pratiques Infrastructure as Code, GitOps et SRE. L'intervenant évoluera dans un environnement technique riche (AWS, Dataiku, Snowflake, VMware, Kubernetes, LiteLLM, Bedrock, OpenAI) et contribuera activement au transfert de compétences et à la diffusion des bonnes pratiques de développement IA agentique auprès des équipes internes.
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